شبکه های عصبی مصنوعی: مدلی برای پیش بینی

با توجه به محدودیتها و ابهامهای موجود در مدلهای متداول آماری مانند از دست دادن داده های مربوط به تعاملهای پیچیده و غیرخطی بین سازه های روان شناختی و برخی مفروضه ها مانند همگونی واریانسها و توزیع نرمال, پژوهش حاضر توانایی مدلهای شبکه های عصبی مصنوعی را برای مطالعات پیش بینی بررسی کرد. گروه نمونه ای شامل 456 دانش آموز پسر سال سوم دبیرستان پرسشنامه شخصیتی کالیفرنیاCPI) ؛ گاف, 1975) و پرسشنامه همسازی دانش آموزان مدرسهAISS) , سینها و سینگ, 1993) را تکمیل و در پنج سطح همسازی (از ناسازگار تا کاملا سازگار) طبقه بندی شدند. تحلیل عاملی ترکیبهای مختلف رگه های شخصیتی نشان داد که برخی از شبکه ها به دلیل ناهمخوانی بین تعداد متغیرها و معماریهای شبکه, نمی توانند همسازی را پیش بینی کنند. اما بازنگری معماری ها و تکرار شبکه های جدید نسبت پیش بینی درست (نسبت طبقه بندی شرکت کنندگان در سطوح همسازی مبتنی بر (AISS را به گونه ای معنادار افزایش داد. مناسب ترین شبکه برای پیش بینی همسازی شامل ترکیبی از متغیرهای شناختی انعطاف پذیری, زنانگی, اشتراک و تحمل بود.